Multi-Layer Gaussian Splatting for Immersive Anatomy Visualization
作者: Constantin Kleinbeck, Hannah Schieber, Klaus Engel, Ralf Gutjahr, Daniel Roth
分类: cs.GR, cs.CV
发布日期: 2024-10-22
💡 一句话要点
提出多层高斯溅射方法，用于沉浸式解剖可视化，提升移动端VR体验。
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 高斯溅射 医学图像可视化 虚拟现实 实时渲染 移动端VR 解剖结构 分层表示
📋 核心要点
- 现有医学图像VR可视化方法计算量大，难以在移动端VR设备上实现实时渲染。
- 提出分层高斯溅射方法，将CT扫描数据转化为高效的静态中间表示，降低计算复杂度。
- 实验结果表明，该方法在保持解剖结构的同时，实现了交互式帧率，并支持图层选择和裁剪等交互功能。
📝 摘要（中文）
在医学图像可视化中，对CT扫描等体积医学数据进行路径追踪可以生成逼真的三维可视化效果。沉浸式VR显示器可以进一步增强对复杂解剖结构的理解。与传统2D切片的诊断质量相比，它们能够对解剖结构进行交互式3D评估，从而支持医学教育和规划。然而，实时渲染高质量的可视化效果计算量大，对于移动头显等计算受限的设备来说是不切实际的。我们提出了一种利用高斯溅射（GS）创建CT扫描的有效但静态中间表示的新方法。我们引入了一种分层GS表示，逐步包含不同的解剖结构，同时最大限度地减少重叠，并扩展GS训练以移除不活跃的高斯分布。我们进一步通过跨层聚类来压缩创建的模型。我们的方法在保留解剖结构的同时实现了交互式帧率，并且质量可根据目标硬件进行调整。与标准GS相比，我们的表示保留了沉浸式路径追踪最初实现的一些探索性。在渲染时可以有选择地激活和裁剪图层，从而为原本静态的GS模型增加了一定程度的交互性。这使得在高计算需求通常会禁止使用路径追踪医学体积的情况下，也能实现应用。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决医学图像VR可视化中，高质量渲染与移动端设备计算能力不足之间的矛盾。现有基于路径追踪的方法虽然能提供逼真的三维可视化效果，但计算量巨大，难以在移动VR头显等资源受限的设备上实时运行。标准高斯溅射虽然高效，但直接应用于CT数据可能导致质量下降和交互性不足。
核心思路：论文的核心思路是将CT扫描数据转化为一种高效的中间表示——多层高斯溅射（Multi-Layer Gaussian Splatting）。通过分层表示不同的解剖结构，并优化高斯分布的参数，可以在保证渲染质量的同时，显著降低计算复杂度，从而实现移动VR设备上的实时交互。
技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 数据预处理：对CT扫描数据进行预处理，例如归一化等。2) 分层高斯溅射表示：将不同的解剖结构分配到不同的图层，并使用高斯溅射表示每个图层。3) 高斯溅射训练：通过优化高斯分布的参数（位置、协方差、颜色、透明度等），使得渲染结果尽可能逼真地还原原始CT数据。4) 模型压缩：通过跨层聚类等方法，进一步压缩模型大小，提高渲染效率。5) 渲染：使用优化的渲染管线，实时渲染多层高斯溅射模型。
关键创新：该方法的关键创新在于：1) 分层表示：将不同的解剖结构分层表示，可以有效地减少高斯分布之间的重叠，提高渲染效率和质量。2) 针对性优化：针对医学图像的特点，对高斯溅射的训练过程进行了优化，例如移除不活跃的高斯分布等。3) 模型压缩：通过跨层聚类等方法，进一步压缩模型大小，使其更适合在移动设备上运行。与现有方法相比，该方法在保证渲染质量的同时，显著降低了计算复杂度，并增加了交互性。
关键设计：论文中关键的设计包括：1) 图层划分策略：如何将不同的解剖结构有效地划分到不同的图层。2) 高斯分布参数优化：如何优化高斯分布的参数，使得渲染结果尽可能逼真地还原原始CT数据。3) 损失函数设计：如何设计损失函数，以指导高斯溅射的训练过程。4) 聚类算法选择：如何选择合适的聚类算法，以压缩模型大小。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该方法在保证解剖结构清晰度的前提下，实现了交互式帧率，使得在移动VR设备上进行高质量医学图像可视化成为可能。通过分层表示和模型压缩，显著降低了计算复杂度，并保留了部分交互性，例如图层选择和裁剪。具体性能数据和与其他方法的对比结果（例如标准GS）将在实验部分给出。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于医学教育、手术规划、远程医疗等领域。通过在移动VR设备上提供高质量、可交互的解剖可视化，可以帮助医学生更好地理解人体结构，辅助医生进行手术规划，并为远程医疗提供更直观的诊断信息。未来，该技术有望与AI诊断算法相结合，进一步提升医疗效率和质量。
📄 摘要（原文）
In medical image visualization, path tracing of volumetric medical data like CT scans produces lifelike three-dimensional visualizations. Immersive VR displays can further enhance the understanding of complex anatomies. Going beyond the diagnostic quality of traditional 2D slices, they enable interactive 3D evaluation of anatomies, supporting medical education and planning. Rendering high-quality visualizations in real-time, however, is computationally intensive and impractical for compute-constrained devices like mobile headsets. We propose a novel approach utilizing GS to create an efficient but static intermediate representation of CT scans. We introduce a layered GS representation, incrementally including different anatomical structures while minimizing overlap and extending the GS training to remove inactive Gaussians. We further compress the created model with clustering across layers. Our approach achieves interactive frame rates while preserving anatomical structures, with quality adjustable to the target hardware. Compared to standard GS, our representation retains some of the explorative qualities initially enabled by immersive path tracing. Selective activation and clipping of layers are possible at rendering time, adding a degree of interactivity to otherwise static GS models. This could enable scenarios where high computational demands would otherwise prohibit using path-traced medical volumes.